本书共10章，首先从深度学习的基础概念开始，介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术；然后介绍了深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理；接着重点针对图像开发领域，用3章内容介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用，这些内容的讲解均结合实战案例展开；另外，还对深度学习中损失函数的发展、数据和模型的可视化以及模型的压缩和优化进行了介绍。并列题名：Image recognition by deep learning eng